- 초소형 드론으로 철도 선로 지장물 점검 자동화 -

- GPS가 닿지 못하는 구간까지 자동 점검하는 기술개발 착수 -

□ 한국철도기술연구원(이하 철도연, 원장 사공명)은 초소형 드론과 AI 기반의 선로 지장물 점검 자동화의 가능성을 확인*하고, 이를 바탕으로 “드론 기반 선로 지장물(장애물) 점검 자동화 핵심기술 개발”에 착수한다.
* 최대이륙중량 250g 이하의 초소형 드론을 적용하는 개념검증(PoC**) 완료
** PoC(Proof of Concept): 아이디어의 실현 가능성을 입증하기 위한 초기단계 구현

ㅇ 이번 연구는 철도 선로에 작업자를 투입하지 않고, 드론 영상과 AI 분석을 시행하여 선로 위 장애물·위험요소(지장물)를 확인하는 기술이다. 문제가 발견되면 이를 구체적으로 살펴보기 위해 사람이 투입될 수 있다.

ㅇ 기존 사람이 직접 도보로 순회점검하던 방식을 보완해 선로 안전사고 예방과 점검 효율 향상에 기여할 것으로 기대된다.

□ 철도 선로 점검은 작업자가 선로 주변에 접근해야 하는 경우가 많아 현장 투입 부담과 안전사고 위험이 존재한다. 또한 고정형 영상 감시장치(CCTV)만으로는 터널 입구, 구조물 주변, 배수로 인접부, 절토부 등 선로변 사각지대를 연속적으로 확인하기 어렵다.

□ 철도연은 이 연구에 본격 착수하기 전에, 초소형 드론으로 촬영한 선로 영상을 AI로 분석하고, 감지 결과를 영상·위치·시간 정보와 함께 관제 시스템으로의 연계 가능성을 개념검증을 통해 확인했다.

ㅇ 이 연구에서 드론을 단순 촬영 장비를 넘어 선로 위험요소를 데이터로 전환하는 이동형 점검 센서와 연계하여 활용하며, 철도연 오송시험선에 적용하여 검증할 계획이다.

□ 이 연구는 터널 등 GNSS* 음영 구간**까지 고려해 드론 영상 수집, AI 기반 지장물 감지, 점검 이력 관리를 하나로 연결하는 것이 핵심이다. 주요 기술은 철도 특화 드론 자율비행, AI 기반 지장물 감지 자동화, 디지털트윈 기반 이력 관리 등 3가지다.
* GNSS: 위성항법시스템으로, GPS 등을 포함하는 위치정보 기반 항법 체계
** 터널 등 GPS 신호가 도달하지 못하는 구간

□ 철도연은 이 연구를 계속 확대하여 드론, 고정형 CCTV 영상, 4족 보행 로봇, 디지털트윈을 연계한 철도 피지컬 AI를 기반으로 자동화한 선로 안전확인 체계를 구축할 계획이다.

※ 관련 연구과제 1
- 과제명 : 드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 핵심기술 개발
- 연구기간 : 2026. 6. 19. ~ 2026. 12. 31. (6.4개월)
- 연구기관(책임자) : 한국철도기술연구원 자체연구사업(최종혁 선임연구원)

※ 관련 연구과제 2
- 과제명 : 철도 특화 로봇 기반 선로점검 핵심기술 개발
- 연구기간 : 2026. 1. 1. ~ 2028. 12. 31. (3년)
- 연구기관(책임자) : 한국철도기술연구원 기본사업(변성준 선임연구원)

□ 연구책임자인 최종혁 철도연 선임연구원은 “이번 연구는 드론 영상을 AI 분석과 관제 이벤트로 연결해 작업자가 현장에 접근하기 전에 선로 위험요소를 먼저 확인하도록 지원하는 것이 핵심”이라며, “시험선과 철도 현장까지 단계적 검증을 통해 실용화까지 연계하겠다”고 밝혔다.

□ 사공명 철도연 원장은 “철도 유지보수는 위험요소를 사전에 확인하고 작업자의 안전을 확보하는 예방적 체계로 나아가야 한다”며, “AI, 로봇, 디지털트윈을 연계하여 유지보수의 정확성․효율성까지 제고하는 국민체감 철도 안전연구에 최선을 다하겠다”고 전했다.


※참고 : 드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 지원 핵심기술 설명자료 및 관련 사진

참고 1

드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 핵심기술 설명 자료


□ 기술 개요
ㅇ 개요: 드론 영상과 위치정보를 AI 분석 결과와 연결해 선로 지장물 후보를 비점유 방식으로 확인하고, 관제·점검 이력에서 활용 가능한 이벤트 데이터로 정리하는 기술
ㅇ 핵심 구성
- 철도 특화 드론 자율비행: 드론 영상에서 선로영역과 레일을 인식해 경로추종과 지장물 위치관계 산정에 활용
* 연구 범위: 실제 오송시험선 환경에서 기존 점검 절차와 현장 안전관리 체계를 보완하는 핵심기술을 단계적으로 검증
- 지장물 후보 감지: 객체 탐지 AI와 과거 데이터 비교 AI로 지장물 후보와 이상 변화 영역을 탐색

□ 철도 특화 드론 자율비행
ㅇ GNSS 신호가 안정적인 구간은 위치정보와 선로 검출 결과를 함께 활용하고, 신호가 약한 구간은 영상 기반 선로 검출 결과를 경로추종 보조정보로 활용하는 방안을 검토
* GNSS: 위성항법시스템으로, GPS 등을 포함하는 위치정보 기반 항법 체계

- 조종자 개입 가능 조건에서 자율비행(경로추종)을 단계적으로 검증하고, 통신두절·선로 검출 실패 등 비상상황 대응조건을 함께 확인
- 터널, 구조물 인접부, 절토부 등 대표 환경별 운용 요구사항과 보완기술을 도출
- 세부 알고리즘은 오송시험선 데이터 기반으로 단계적으로 고도화

□ AI 기반 지장물 감지
ㅇ 객체 탐지 AI 모델은 사람·차량·자재·낙하물 등 지장물 후보를 찾고, 과거 데이터 비교 AI 모델은 같은 구간의 이전 영상과 비교해 새로 나타난 물체나 이상 변화 영역을 탐색
- 두 모델의 결과는 위치, 객체 종류, 신뢰도, 영상 프레임 정보와 함께 관제 이벤트로 연계
- 감지 결과는 현장 확인과 점검 우선순위 판단을 지원하는 참고정보로 활용

□ 디지털트윈 기반 선로 이력 관리
ㅇ 드론 영상과 AI 감지 결과를 바탕으로 발생시각, 위치, 객체 종류, 조치상태 등을 저장해 유지보수 담당자의 현장 확인과 이력 관리를 지원
* 관제 이벤트: 영상, 위치정보, 감지결과, 조치상태를 묶은 점검 단위

□ 향후 방향
ㅇ 오송시험선 기반 데이터셋을 활용해 드론 영상 취득부터 지장물 감지, 관제 이벤트 생성까지 연결 검증
ㅇ 장기적으로 드론, 고정형 영상 감시장치(CCTV), 4족 보행 로봇, 디지털트윈을 연계한 비점유 선로 안전확인 체계로 확장

□ 검증 흐름
ㅇ (통합 흐름) 드론 영상 취득 → 선로 구조 인식 → 지장물 후보 감지 → 관제 이벤트 생성 → 점검 이력 관리 → 후속 조치 검토

< 그림 1. 드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 핵심기술 개발의 세부 목표 >

< 그림 2. 실제 오송시험선에서 선로 영상을 촬영하고 있는 초소형 드론(붉은 사각형) >

< 그림 3. 드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 PoC의 실제 관제 화면 >

< 그림 4. 과거 데이터와의 비교를 통한 이상 발생 영역 비교 탐색 자동화 >

< 그림 5. 디지털트윈 기반 선로 이력 관리의 개발 예시 >